GPU Computing (Prof. Dr. Gerhard Zumbusch, FSU Jena)

In diesem Tutorium wollen wir den "Hype" GPU Computing etwas genauer beleuchten, also das Rechnen auf Grafikkarten. Nach einer kurzen Einführung in Cuda, eine weit verbreitete Erweiterung der Programmiersprachen C/C++, wie sie in vielen Anleitungen zu finden ist, schauen wir uns die Konzepte genauer an:
Üblicherweise wird man für einen Algorithmus die Zahl der Rechenoperationen als Maßstab nehmen. Diese Komplexität ist aber leider nur ein Faktor, der die Rechenzeit bestimmt. Wesentliche andere Effekte sind Speicher und Parallelität, speziell auch für GPU. Das bedeutet, dass das Design eines Prozessors, GPU oder multi-core CPU, großen Einfluss auf den optimalen Algorithmus und seine Implementierung hat. Wir werden das an einem Beispiel genauer studieren.